論文の概要: Training-inference input alignment outweighs framework choice in longitudinal retinal image prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16955v2
• Date: Sat, 25 Apr 2026 21:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:06.869861
• Title: Training-inference input alignment outweighs framework choice in longitudinal retinal image prediction
• Title（参考訳）: 縦型網膜画像予測におけるトレーニング推論入力アライメントの枠組み選択
• Abstract要約: 近年の手法は, 生成複雑性の増大に向かっているが, この複雑さが要求される条件はいまだ不明である。 生成複雑性は予測可能なタスクの条件付き後続成分のエントロピーと一致し,全てのレシスタンスでトレーニング・推論入力アライメントが要求される。 我々は,この枠組みを5つの構成を対比して,立方体自己蛍光データセット上で検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0602131532925436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting disease progression from longitudinal imaging is useful for clinical decision making and trial design. Recent methods have moved toward increasing generative complexity, but the conditions under which this complexity is necessary remain unclear. We propose that generative complexity should match the entropy of the predictable component of a task's conditional posterior, with training-inference input alignment required in all regimes. Two model-light measurements, a task-entropy analysis on raw image pairs and a posterior-concentration analysis on a stochastic model, let practitioners assess the complexity a task warrants before committing to a modeling framework. We validated this framework on a fundus autofluorescence (FAF) dataset by contrasting five conditioning configurations, sharing one architecture and training set, spanning standard conditional diffusion, inference-aligned stochastic training, and deterministic regression. Training-inference alignment produced large gains (delta-SSIM +0.082, SSIM +0.086, both p < 0.001), while the choice among aligned frameworks produced no clinically meaningful difference across evaluated metrics. Across two FAF platforms, inter-visit change was dominated by time-invariant acquisition variability rather than disease progression, and the stochastic models' posteriors collapsed to an effective point, explaining the framework equivalence. We trained a deterministic Temporal Retinal U-Net (TRU) and evaluated it on 28,899 eyes across three manufacturers and two modalities (two FAF platforms and en-face SLO), with three independent cohorts evaluated zero-shot. TRU matched or exceeded three published baselines on delta-SSIM, SSIM, and PSNR. These findings show that when disease progression is slow compared with acquisition variability, a deterministic regression model matches or outperforms more complex stochastic alternatives.
• Abstract（参考訳）: 縦断的画像検査による疾患進展の予測は臨床的意思決定と臨床試験設計に有用である。 近年の手法は, 生成複雑性の増大に向かっているが, この複雑さが要求される条件はいまだ不明である。 生成複雑性は、タスクの条件付き後部における予測可能なコンポーネントのエントロピーと、すべてのレシスタンスで必要となるトレーニング推論入力アライメントとを一致させるべきである。 2つのモデル光測定、生画像対のタスクエントロピー分析、確率モデルにおける後部集中分析により、実践者はモデリングフレームワークにコミットする前にタスク保証の複雑さを評価することができる。 この枠組みは,5つの条件設定を対比し,1つのアーキテクチャとトレーニングセットを共有し,標準条件拡散,推論整合確率学習,決定論的回帰を用いて,FAFデータセット上で検証した。 SSIM+0.082, SSIM+0.086, p < 0.001) が得られたが, 一致したフレームワークの選択は評価指標間で臨床的に有意な差は認められなかった。 2つのFAFプラットフォームにおいて、視線間変化は、疾患進行よりも時間不変な獲得変動によって支配され、確率モデルの後部は、フレームワークの等価性を説明するために、有効点に崩壊した。 決定論的網膜U-Net(TRU)をトレーニングし、3つのメーカーと2つのモダリティ(FAFプラットフォーム2つとSLO)を28,899眼で評価し、3つの独立したコホートをゼロショットで評価した。 TRUはデルタSSIM、SSIM、PSNRの3つのベースラインに一致するか超えた。 これらの結果から, 疾患進行の進行が, 獲得変数と比較して遅い場合, 決定論的回帰モデルがより複雑な確率的代替よりも優れていることが示唆された。

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